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Stochastic Optimization for the Liner Shipping Fleet Repositioning Problem

Subject Area Accounting and Finance
Term from 2016 to 2021
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 346183302
 
Final Report Year 2022

Final Report Abstract

Im Rahmen des abgeschlossenen Forschungsprojekt wurde zunächst eine umfangreiche Literaturrecherche durchgeführt, welche die Planung unter Unsicherheit im Hinblick auf maritime Transportprobleme betrachtete. Nach der Sichtung der Literatur hat sich ergeben, dass insbesondere die Anwendung von Modellen der stochastischer Programmierung zu robusteren Lösungen führen kann. Unsichere Eingangsparameter werden in der stochastischen Programmierung mit Hilfe von Szenarien abgebildet. Zu diesem Zweck wurden eine Reihe von Verfahren zur Szenariengenerierung und -reduktion implementiert. Die historische Datengrundlage stammte dabei von verschiedenen Industriepartnern. Ein Hauptergebnis stellt das entwickelte zweistufig-stochastisches Modell zur Umpositionierung von Linienschi en dar. Auf Basis eines bestehenden deterministischen Modells wurde dabei unsichere Nachfrage, unsichere Fahrzeiten sowie das Risikoprofil des Entscheidungsträgers modelliert. Es zeigte sich, dass das stochastische Modell robustere Repositionierungspläne generiert, besonders im Hinblick auf die Reduktion von Verspätungen. Der positive E ekt der Berücksichtigung von unsicheren Wetterbedingungen konnte auch im Rahmen der wetteroptimale Routengenerierung gezeigt werden. Hier wurden mit einem genetischen Algorithmus stochastische Eingangsdaten verarbeitet und Instanzen in kurzer Zeit gelöst. Um die Vorteile heuristischer Ansätze (Laufzeit, Modellkomplexität) weiter zu untersuchen, wurde ein neues Rahmenkonzept für Entscheidungen unter Unsicherheit entwickelt. Hierbei wurden Counterfactuals mit historischen Werten verglichen und problemabhängige Eigenschaften abgeleitet. Es zeigte sich anhand von drei NP-schweren Problem, dass mit Hilfe dieser Eigenschaften schnell gute Lösungen für ein neues Problem identifiziert werden können.

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